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KalmanFilterProgram
- 目标跟踪问题的应用背景是雷达数据处理，即雷达在搜索到目标并记录目标的位置数据, 对测量到的目标位置数据（称为点迹）进行处理，自动形成航迹，并对目标在下一时刻的位置进行预测。 ben文简要讨论了用Kalman滤波方法对单个目标航迹进行预测，并借助于Matlab仿真工具，对实验的效果进行评估。 trajectory.m产生理论的航迹，并绘出 Kalman_filter.m 利用Kalman滤波算法，对目标的航迹进行估计 filter_result.m kalman滤波估计的
zuiyou
- 用一观测器从t=1秒开始对一个运动目标的距离进行连续地跟踪测量，假设观测的间隔为一秒钟，雷达到运动目标之间的距离为S(t)（1） 统计特性的初值为 （2）观测误差是与和均不相关的白噪声序列，并且有 （3）观测数据存放在附加的文件中（单位：m）。 要求：分析上述对象，建立系统模型，构造卡尔曼滤波器，编程计算，求： （1） 距离S(t)的最佳估计及估计误差， （2） 距离S(t-5)的最佳平滑及估计误差， （3） 距离S(t+5)的最佳预测及估计误差，
kalman跟踪滤波
- 目标跟踪问题的应用背景是雷达数据处理，即雷达在搜索到目标并记录目标的位置数据, 对测量到的目标位置数据（称为点迹）进行处理，自动形成航迹，并对目标在下一时刻的位置进行预测。 ben文简要讨论了用kalman滤波方法对单个目标航迹进行预测，并借助于Matlab仿真工具，对实验的效果进行评估。 trajectory.m产生理论的航迹，并绘出 kalman_filter.m 利用kalman滤波算法，对目标的航迹进行估计
matlab_ukf_utilities
- 卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，对物体位置的，包含噪声的观察序列预测出物体的坐标位置及速度. 在很多工程应用(雷达, 计算机视觉)中都可以找到它的身影. 同时，卡尔曼滤波也是控制理论以及控制系统工程中的一个重要话题. 比如,在雷达中,人们感兴趣的是跟踪目标,但目标的位置,速度,加速度的测量值往往在任何时候都有噪声.卡尔曼滤波利用目标的动态信息,设法去掉噪声的影响,得到一个关于目标位置的好的估计。 -kalman ukf matlab
smooth
- 假设用一观测器从t=1秒开始对一个运动目标的距离进行连续地跟踪测量，假设观测的间隔为一秒钟，雷达到运动目标之间的距离为 常数 分析上述对象，建立系统模型，构造卡尔曼滤波器，编程计算，求： 距离S(t-5)的最佳平滑及估计误差， -Suppose observer with a t = 1 seconds starting from a continuously moving target tracking distance measurement, assuming a second
matlab-kalman
- 卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，对物体位置的，包含噪声的观察序列预测出物体的坐标位置及速度. 在很多工程应用(雷达, 计算机视觉)中都可以找到它的身影. 同时，卡尔曼滤波也是控制理论以及控制系统工程中的一个重要话题. 比如,在雷达中,人们感兴趣的是跟踪目标,但目标的位置,速度,加速度的测量值往往在任何时候都有噪声.卡尔曼滤波利用目标的动态信息,设法去掉噪声的影响,得到一个关于目标位置的好的估计。这个估计可以是对当前目标位置的估计(滤波),也可以是对于将来位置的估计(预测)，也可
matlab-kalman-filter
- 目标跟踪问题的应用背景是雷达数据处理，即雷达在搜索到目标并记录目标的位置数据，对测量到的目标位置数据（称为点迹）进行处理，自动形成航迹，并对目标在下一时 刻的位置进行预测。本文简要讨论了用Kalman滤波方法对单个目标航迹进行预测，并借助于Matlab仿真工具，对实验的效果进行评估。 -kalman filter
book
- 这是一本研究目标定位跟踪的学习手册（在雷达，声纳，无线传感器网络领域等），采用的方法有最小二乘/极大似然，卡尔曼滤波，蒙特卡洛，粒子滤波等方法，更是很多读者需要的是里面有大量的仿真实例和程序代码，并配以中文注释，读者可以结合书中的原理和公式，对程序有进一步的理解。也适合很多读者在已有的代码的基础上对算法进行改进。-This is a study targeting the learning manual tracking (radar, sonar, wireless sensor networ
sea-skimmers
- 一种雷达对掠海目标的跟踪模型，有仿真结果，英文文献-A radar tracking models of sea-skimming target English literature
MATLAB
- 基于卡尔曼滤波的雷达目标跟踪，对运动轨迹进行滤波-Kalman filter-based radar target tracking, trajectory filtering
Singer
- 应用Singer模型算法对机动目标进行跟踪,一个两坐标雷达对一平面上运动的目标进行观测.-Applications Singer model algorithm for maneuvering target tracking, a two-coordinate of a radar target on the observation plane motion.
KF
- 将卡尔曼滤波器应用于雷达对海平面目标的跟踪,一个两坐标雷达对一海面上运动的目标进行观测-The Kalman filter is used in radar target tracking sea level, a target of a two-coordinate radar observations on the movement of the sea
RadaraIR
- 基于EKF的雷达与红外数据融合，通过状态向量融合与量测融合两种方法对多目标进行跟踪-EKF-based data fusion and infrared radar, through state vector fusion and measurement fusion of two methods for multi-target tracking
kalman
- 卡尔曼滤波 雷达对多维目标进行跟踪 并对装填方程进行预测 是入门的良好代码-Kalman filtering of radar target tracking and multi-dimensional equations to predict filling is good code entry
kalmanstatic
- 雷达机动目标跟踪源程序，对学习卡尔曼滤波有指导性意义。-The source program of maneuvering target tracking, radar kalman filter has a guiding significance to the study.
EKF
- 利用EKF方法对雷达二维目标进行跟踪，使用的是非线性模型，参考价值很高，跟踪效果较好，参数已经全部设置好，下载后可以直接运行。-Tracking of 2D Radar target is made by using the EKF method, using the nonlinear model, the reference value is very high, a better tracking effect, the parameters have been set up well,
Kalman
- 利用卡尔曼滤波方法对雷达二维目标进行跟踪，使用的是非线性模型，参考价值很高，跟踪效果较好，参数已经全部设置好，下载后可以直接运行。-Tracking of 2D Radar target using Calman filtering method, is using the nonlinear model, the reference value is very high, a better tracking effect, the parameters have been set up wel
Fusion_RadaraIR
- 基于EKF的雷达与红外数据融合，通过状态向量融合与量测融合两种方法对多目标进行跟踪-EKF-based data fusion and infrared radar, through state vector fusion and measurement fusion of two methods for multi-target tracking
Tracking-System-Based-on-STKMatlab-
- 为了评估地面雷达对临近空间目标的探测性能，建立了基于STK/Matlab的雷达检测跟踪可视化系统。-In order to assess detecting near space target performance using ground radar, the detection and tracking visualization system based on STK/Matlab was founded.
ImmKalman
- 机动目标跟踪下的交互式多模方法，IMM方法实现雷达对机动目标的跟踪(Interactive multimode method under maneuvering target tracking,Tracking the maneuvering target by radar by IMM method)